竞争性因果学习及其应用

因果关系的研究一直紧密围绕人类探索世界和发现世界的主题,传统的仅仅研究事物之间的统计相关关系作用有限,很难满足经济社会快速发展的需要.文章将自监督学习和对抗学习结合,利用图网络模型和系统动力学的反演模型,从大规模无监督数据中挖掘潜在的隐含信息,基于对比约束,构建物理驱动与数据驱动的统一框架,然后采用极大极小博弈策略学习不同因果模态的一致性表征,从而逼近真正的因果关系,为揭示潜藏在数据背后的内在规律提供了有力的分析工具.文章将非随机因果学习思想融入机器学习框架,对克服现有深度学习在抽象、推理及神经网络可解释性等方面的不足具有重要指导意义.     

维生素C的测定

随着化学科学的发展,化学与人类生活的关系愈益密切。在中等化学教育中综合应用化学学科知识,开展丰富多彩的课外活动,将能够提高中学生、中师生学习化学的兴趣,培养能力、拓宽其知识面,从而加深对课堂所学知识的理解。